Python pyspark Series.to_json用法及代碼示例

將對象轉換為 JSON 字符串。

注意 NaN 和 None 將被轉換為 null，而 datetime 對象將被轉換為 UNIX 時間戳。

參數：

path：字符串，可選

文件路徑。如果未指定，則結果以字符串形式返回。

lines：布爾值，默認為真

如果‘orient’是‘records’寫出行分隔的json格式。如果 ‘orient’ 不正確，則會拋出 ValueError，因為其他的未列出。目前它應該始終為 True。

orient：str，默認 ‘records’

現在應該總是‘records’。

compression：{‘gzip’, ‘bz2’，‘xz’，無}

表示要在輸出文件中使用的壓縮的字符串，僅在第一個參數是文件名時使用。默認情況下，壓縮是從文件名推斷出來的。

num_files：path 目錄中要寫入的文件數

這是一條路徑。

mode：str

Python寫模式，默認‘w’。

注意

mode 可以接受用於 Spark 寫入模式的字符串。如‘append’, ‘overwrite’, ‘ignore’, ‘error’, ‘errorifexists’。

• ‘append’(相當於‘a’)：將新數據追加到現有數據。

• ‘overwrite’(相當於‘w’)：覆蓋現有數據。

• ‘ignore’：如果數據已存在，則靜默忽略此操作。

• ‘error’ 或 ‘errorifexists’：如果數據已存在，則拋出異常。

partition_cols：str 或 str 列表，可選，默認無

分區列的名稱

index_col: str or list of str, optional, default: None：

在 Spark 中用於表示 pandas-on-Spark 的索引的列名。 pandas-on-Spark 中的索引名稱被忽略。默認情況下，索引總是丟失。

options: keyword arguments for additional options specific to PySpark.：

它特定於要傳遞的 PySpark 的 JSON 選項。檢查 PySpark 的 API 文檔中的選項 spark.write.json(…) 。它具有更高的優先級並覆蓋所有其他選項。此參數僅在指定path 時有效。

返回：

str 或 None

例子：

>>> df = ps.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']],
...                   columns=['col 1', 'col 2'])
>>> df.to_json()
'[{"col 1":"a","col 2":"b"},{"col 1":"c","col 2":"d"}]'

>>> df['col 1'].to_json()
'[{"col 1":"a"},{"col 1":"c"}]'

>>> df.to_json(path=r'%s/to_json/foo.json' % path, num_files=1)
>>> ps.read_json(
...     path=r'%s/to_json/foo.json' % path
... ).sort_values(by="col 1")
  col 1 col 2
0     a     b
1     c     d

>>> df['col 1'].to_json(path=r'%s/to_json/foo.json' % path, num_files=1, index_col="index")
>>> ps.read_json(
...     path=r'%s/to_json/foo.json' % path, index_col="index"
... ).sort_values(by="col 1")  
      col 1
index
0         a
1         c